본 논문에서는 가짜뉴스 탐지 모델에 워드 임베딩 기법을 접목하여 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 기존의 한국어 가짜뉴스 탐지 연구는 희소 표현인 빈도-역문서 빈도(TF-IDF)를 활용한 탐지 모델들이 주를 이루었다. 하지만 이는 가짜뉴스 탐지의 관점에서 뉴스의 언어적 특성을 파악하는 데 한계가 존재하는데, 특히 문맥에서 드러나는 언어적 특성을 구조적으로 반영하지 못한다. 이에 밀집 표현 기반의 워드 임베딩 기법인 Word2vec을 활용한 텍스트 전처리를 통해 문맥 정보까지 반영한 가짜뉴스 탐지 모델을 본 연구의 제안 모델로 생성한 후 TF-IDF 기반의 가짜뉴스 탐지 모델을 비교 모델로 생성하여 두 모델 간의 비교를 통한 성능 검증을 수행하였다. 그 결과 Word2vec 기반의 제안모형이 더욱 우수하였음을 확인하였다.
지금까지 인공지능의 한 분야인 딥러닝 방법은 구조화되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 놀라울만한 성과를 이루어왔지만, 인간처럼 여러 상황들을 종합적으로 판단, 그것들의 연관성을 추론하고, 그 다음 상황을 예측하는 수준의 지능을 갖는데 도달하지 못하였다. 최근 발표된 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층 신경망은 인공지능이 인간의 핵심 지적 능력인 관계 추론을 보유할 수 있다는 것을 증명하였다. 본 논문에서는 관계 추론 심층 신경망 중에서 Relation Networks (RN)의 성능을 분석 및 관찰해 보고자 Sort-of-CLEVR 데이터 셋을 사용한 시각적 질의응답과 bAbI task를 사용한 텍스트 기반 질의응답 두 유형의 RN 기반 심층 신경망 모델을 구축하여 baseline 모델과의 비교를 통한 성능검증을 하였다. 또한 모델의 성능을 극대화하기 위하여 하이퍼 파라미터 튜닝 등 다양각도의 성능개선 실험으로 관계 추론을 위한 RN 기반 심층 신경망 모델의 성능개선 방법을 제안하였다. 제안한 성능개선 방법은 시각적 질의응답 모델과 텍스트 기반 질의응답 모델에 적용하여 그 효과를 검증하였고, 기존의 RN 모델에서 사용해보지 않았던 Dialog-based LL 데이터 셋을 사용하여 새로운 도메인에서의 제안한 성능개선 방법의 효과를 다시 한 번 검증하였다. 실험 결과 두 유형의 RN 모델 모두에서 초기 학습률이 모델의 성능을 결정하는 핵심 요인임을 알 수 있었고, 제안한 random search 방법에 의해 찾은 최적의 초기 학습률 설정이 모델의 성능을 최고 99.8%까지 향상 시킬 수 있다는 것을 확인하였다.
하이브리드 전기자동차용 리튬이온 배터리 시스템의 모델링 및 모델기반 상태 관측기 설계에 관한 연구를 수행하였다. 배터리의 동적 특성을 모사하기 위한 모델은 전기적 등가회로로 단순화하여 제안하였다. 모델 파라미터는 최소 자승 이론에 의거 다양한 운전조건에 따라 추정하였고, 실험 검증하였다. 검증된 모델을 기반으로 하는 비례-적분(PI) 제어의 상태 관측기를 구성하였고, 제어 이득 선정방법을 제안하였다. 제안된 상태 관측기의 강인성은 시뮬레이션 및 실험에 의거 다양한 운전조건 변동에 따른 민감도를 분석하여 검증하였다.
하천에서의 분변성대장균은 분변성 오염 정도를 나타내는 지표로서, 이 농도가 높을수록 오염된 하천수와의 접촉을 통한 호흡기, 소화기 및 피부 관련 질병의 발발 확률이 높다고 알려져 있다. 따라서 하천에서의 수영, 수상스키 등과 같은 입수형 친수활동을 할 때, 분변성대장균 농도가 농도 기준 이하인지를 확인하고 이러한 정보를 친수활동에 이용할 필요가 있다. 그러나 분변성대장균의 경우, 현재 자동수질측정망에서 측정되고 있는 다른 수질인자들과는 달리 실시간 측정이 불가능하다고 알려져 있다. 분변성대장균을 측정하는데 있어 최소 18시간 이상이 필요하며, 이러한 분변성대장균 측정 방식은 하천 이용자들이 안전한 친수활동을 영위하는데 있어 적절한 수질 정보를 제공하지 못한다. 그러므로 분변성대장균을 예측하는 모델을 개발하고, 이를 이용하여 실시간 분변성대장균 정보를 생성하여 하천 이용자들에게 제공할 필요가 있다. 본 연구에서는 친수활동이 활발하게 이루어지는 곳 중 하나인 북한강의 대성리 지점에 대해 데이터 기반 모델을 이용하여 분변성대장균을 예측하였다. 데이터 기반 모델은 물리 기반 모델에서 필요한 지형데이터나 비점오염원 등의 초기 오염물의 양에 대한 데이터를 필요로 하지 않고, 대신 독립변수로 사용되는 기상 및 수질데이터를 필요로 한다. 이러한 기상 및 수질데이터는 기존 기상관측소, 수질관측소에서 매일 자동으로 측정되기 때문에 데이터 기반 모델은 물리 기반 모델에 비해 입력데이터를 구성하기가 쉽다는 장점을 지닌다. 이러한 데이터 기반 모델 중 분류 모델은 회귀 모델과 달리 분변성대장균 농도가 일정 수질기준 이상을 넘는지를 바로 예측할 수 있다. 본 연구에서는 분류 모델 중 높은 예측력을 가진다고 알려진 랜덤포레스트(random forest) 기법을 이용하여 분변성대장균 예측 모델을 개발하였다. 분변성대장균 예측 모델은 주어진 기상 및 수질 조건에 대해 분변성대장균이 200 CFU/100ml가 넘는지를 예측하였다. 예측된 분변성대장균이 기준을 넘는 경우를 2등급, 넘지 않는 경우를 1등급으로 명명하였다. 모델을 개발하기 위하여 북한강 대성리 인근 측정소에서 2010년부터 2015년까지 측정된 기상 및 수질데이터를 수집하였다. 수집한 데이터를 훈련 및 검증데이터로 샘플링하였으며, 이 때 샘플링한 데이터가 기존 데이터가 가지고 있던 등급별 비율을 유지하기 위하여 층화샘플링을 하였다. 본 연구에서는 샘플링에 의한 불확실성을 줄이기 위하여 랜덤하게 50번 샘플링된 각각의 훈련데이터에 대해 모델을 개발하였다. 50개의 모델의 검증 결과를 종합한 결과, 전체 예측률은 0.139로 나타났다.
실제 해양에서 음파는 해수면/해저면의 거친 경계면이나 기포층/어군과 같이 불규칙적으로 분포된 체적에 의해 산란 되며, 잔향음 신호는 이러한 산란 신호의 합으로 형성된다. 실측된 잔향음 신호를 정확하게 모의하기 위해서는 각 산란 메커니즘에 적합한 산란 모델을 음파 전달 손실 모델과 결합시켜야 한다. 본 논문에서는 기존의 산란 모델과 결합이 용이한 음선 이론을 기반으로 잔향음 모델을 개발하였다. 개발된 잔향음 모델은 (1) 해수면에 대한 산란 신호로 실험 기반의 Chapman-Harris 식과 이론 기반의 APL-UW/SSA 모델, (2) 해저면에 대해서는 실험 기반의 Lambert 법칙과 이론 기반의 APL-UW/SSA 모델을 선택적으로 사용하도록 한다. 개발된 잔향음 모델의 타당성을 검증하기 위해서 정상 모드법 기반으로 개발된 Ellis 모델 결과와 2006 잔향음 공동웍크�乍【� 발표된 여러 잔향음 모델 결과와 비교하였다. 모델간의 비교를 통해 검증된 잔향음 모델을 이용하여 한국 근해의 중주파수 대역 잔향음 신호를 모의하고, 이를 실측 데이터와 시간 영역에서 직접 비교하였다. 이러한 비교를 통해 각 해역의 해양 환경의 특성에 따라 상호 다른 잔향음 신호 경향을 고찰 할 수 있으며, 나아가 각 해역 특성을 반영하는 산란 강도 함수를 본 잔향음 모델을 통해 선정할 수 있다.
본 논문에서는 서비스 컴포넌트 또는 서비스간의 기능 결합을 통한 서비스 기능 확장 및 신규 서비스 생성을 가능토록 하는 서비스 컴포지션 구조를 설계하였다. 설계된 컴포지션 구조는 통신망을 기반으로 하는 모든 서비스에 적용 가능한 TINA의 서비스 구조를 기반으로 하고 있다. 본 구조에서는 서비스 컴포지션을 추상화한 기본모델과 컴포지션 대상 서비스들 사이의 세션 관계를 표현한 세션모델을 정의하였다. 또한, 이들 모델을 바탕으로 정보객체와 이들간의 관계를 정의한 정보모델과 분산처리 환경에서 운용되는 연산객체와 이들간의 인터페이스를 정의한 연산모델을 정립하였다. 설계된 구조의 검증을 위하여 본 논문에서는 TINA 서비스 구조를 기반으로 하는 두 개의 멀티미디어 서비스를 구현하였으며, 서비스 컴포지션이 성공적으로 수행됨을 확인할 수 있었다.
본 논문은 CAM(Constant Awake Mode), 및 PSM(Power Saving Mode)을 지원하는 IEEE 802.l1b[1] Infrastructure 환경에서 전송 프로토콜이 이동기기의 WNIC(Wireless Network Interface Card) 에너지 소비에 미치는 영향을 분석하고 단위 시간 동안 전송되는 데이터 양에 기반한 IEEE 802.l1b WNIC 에너지 모델을 제안한다. 제안하는 에너지 모델은 IEEE 802.l1b 환경에서 CAM 및 PSM 모드를 사용할때, 실제 측정한 값을 기반으로 설계되었다. 제안된 에너지 모델은 실험을 통하여 정확성을 검증하고, IEEE 802.l1b를 기반으로한 저전력 통신 관련 연구에서 시뮬레이션 시 사용 가능한 에너지 모델임을 밝힌다.
네트워크 기반의 공격 및 비정상 행위를 정확히 탐지하고 판단하기 위한 기존의 탐지 모델은 공격 룰셋의 패턴매칭 기반인 Misuse Detection System을 사용하고 있다. 그러나 이 시스템의 특성상 새로운 공격의 미탐지 및 공격 오인등으로 False Positive 가 높다는 단점이 있다. 본 논문은 전체 시스템의 성능을 판정하는 False Positve 에러율을 줄여 성능을 향상하기 위해 Meachine Learning기반의 Anomaly Detection System 을 결합한 새로운 탐지 모델을 제안하고자 한다. Anomaly Detection System 은 정상행위에 대한 비교적 높은 탐지율과 새로운 공격에 대한 탐지가 용이하다. 본 논문에서는 각 시스템의 탐지모델로 Snort 와 인스턴스 기반의 알고리즘인 IBL 을 사용했으며, 결합모델의 타당성을 검증하기 위해서 각 탐지 모델의 False Positive와 False Negative 에러율을 측정하였다.
실내공간의 특성을 고려하여 u-GIS 서비스를 제공하기 위해서는 그에 맞는 적절한 모델과 질의처리 방법이 필요하다. 프리즘 모델은 실내공간을 표현하기 위한 3차원 기하 모델이며, 이에 대한 질의처리 방법이 제안된 바 있다. 하지만 이에 대한 실험적 근거가 부족하므로, 본 논문에서는 프리즘 모델의 질의 처리 방법을 적용한 시스템과 B-Rep 기반의 3차원 공간 DBMS 시스템간의 연산 수행을 비교 실험하였다. 그 결과 프리즘 모델 기반의 질의처리 방법이 B-Rep 기반의 공간 DBMS 보다 질의 처리 성능이 우수한 것으로 검증되었다.
소프트웨어 제품의 활용 범위가 늘어나면서 품질의 중요성이 부각되고 있다. 이에 따라 ISO/IEC 9126 품질모델과 ISO/IEC 14598 소프트웨어 제품 평가모델에 대한 표준이 발표되었다. 하지만, 대부분 소프트웨어 개발 사업에서는 결함사항 위주로 품질관리를 하고 있으며 표준모델은 미적용 되고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 국방 CBD 방법론을 기반으로 표준 소프트웨어 품질모델 및 제품 평가모델을 이용한 품질평가 프로세스를 제시하고자 한다. 이를 위해 국방 CBD 방법론 산출물의 품질평가 모델과 품질평가 프로세스를 정의하고 평가활동 단계별 산출물을 제시한다. 또한 소규모 시범사업에 적용을 통하여 제안된 모델의 적절성을 검증하였다. 향후 본 연구의 결과가 국방 CBD 방법론 기반 소프트웨어의 품질관리 활동에 적용이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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